Facebook Insights richtig interpretieren – ein Guide (Teil 2)

In diesem zweiten Teil des Guide werden die übrigen im Dashboard genutzten Werte Reach, Engaged Users, Talking about this und Virality unter die Lupe genommen (Reichweite, eingebundene Nutzer, darüber sprechen & Viralität). Zusätzlich werden einige Tools genannt und Hinweise für die Wettbewerberanalyse gegeben. Darüber hinaus wird die Möglichkeit von A/B-Tests und MVTs erörtert.

Teil 1 von „Facebook Insights richtig Interpretieren“ finden Sie hier.

Mit Tool auf die Daten zugreifen – Möglichkeiten hinsichtlich Wettbewerberanalyse

Im ersten Teil der Beitragsreihe wurde bereits darauf hingewiesen, dass ein Teil der in den Facebook Insights abgebildeten Daten frei zugänglich ist. Mit Werkzeugen, wie All Facebook I Stats können diese auf recht einfachem Weg abgerufen werden. Um dies zu verdeutlichen, habe ich ein Beispiel mit drei Telekommunikationsunternehmen gewählt. Hierfür ergibt sich in der nächsten Abbildung für die Zeit von Mitte Januar bis Mitte Februar folgendes Bild:

Die Entwicklung der Fan-Zahl kann also mit denen von Wettbewerbern verglichen werden.  Dabei liegen die Werte als Rohdaten vor, so dass auch noch detailliertere Schlüsse gezogen werden können als in den Facebook Insights direkt:

Der Abbildung kann entnommen werden, wann es besondere Schwankungen in der Fan-Entwicklung gab. Mögliche Ursachen hierfür sind meist Werbung oder besondere Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde. Im Fall des hohen Ausschlags für o2 Deutschland ist Presseberichterstattung zu vermuten. Da über 3.000 Fans gewonnen wurden, lohnt sich die Recherche hinsichtlich der Ursache. Möglicherweise können andere Unternehmen auf einem ähnlichen Weg auch Fans gewonnen werden. All Facebook I Stats ist für bis zu drei Pages umsonst, darüber hinaus verursacht es Kosten. Der Dienst bezieht die Daten über das Facebook Graph API.

Versteckte Informationen

Wie gewonnen so verloren: In den Insights zeigt Facebook auch auf täglicher Basis die „Unlikes“, also Fans die nicht mehr Fans sein wollten. Hier ist eine Beispielabbildung:

Aus dem Verlauf kann man ableiten, zu welchen Gelegenheiten Fans einer Page nicht mehr folgen möchten. Das liegt meist an der Art und Häufigkeit, mit der kommuniziert wird, aber auch an externen Ereignissen in der Presse oder Werbung. Besonders dann, wenn starke Ausschläge sichtbar werden, solle analysiert werden, in welchem Zusammenhang diese stehen, um gegebenenfalls Postings zu variieren. Hier – wie in allen anderen Fällen von Mehrkurvengraphiken bei Facebook gilt: Man kann die oberen Linien wegklicken, so werden die Ausschläge der unteren Linien deutlicher.

Eine andere wichtige Information hat Facebook leider in den  Insights geradezu versteckt. Weder den aktuellen Insights noch den „Old Insights“ kann man einfach entnehmen, welcher Anteil der Nutzer die Meldungen einer Page verbirgt. Man muss dazu den Engage-Wert jedes Beitrags einzeln anklicken und die Werte übertragen. Das ist schon sehr umständlich, wenn man umfangreicher auswerten möchte. In einer früheren Version war dies noch einfacher möglich. Diese Messgröße ist ebenso wie die Unlikes ein wichtiger Hinweis darauf, ob bestimmte Typen von Meldungen bei den Nutzern nicht ankommen. Für technisch Versierte: Derzeit können die Werte auch noch über das Graph API abgerufen werden. Eine Anleitung hierzu gibt es bei wisemetrics.com.

In diesem zweitenTeil möchte ich den unteren Bereich des Dashboards analysieren – also die Werte, die Facebook hinsichtlich einzelner Posts zeigt. Hierzu gibt es im Hilfebereich von Facebook u.a. folgende Erläuterung:

Was bedeutet die Reichweite meiner einzelnen Seitenbeiträge?

Die Reichweite gibt die Anzahl der Personen an, die einmalig deinen Beitrag gesehen haben.

Was bedeuten die „eingebundenen Nutzer“ meiner einzelnen Seitenbeiträge?

„Eingebundene Nutzer“ gibt die Anzahl der Personen an, die an einer beliebigen Stelle auf deinen Beitrag geklickt haben.

Was bedeutet „Personen, die darüber sprechen“ meiner einzelnen Seitenbeiträge?

„Personen, die darüber sprechen“ ist die Anzahl der Personen, die eine Meldung über deinen Beitrag ausgelöst haben. Zu den Meldungen gehören:

-> Teilen, „Gefällt mir“-Markierungen oder Kommentare zu deinem Beitrag

-> Beantworten einer Frage

-> Zu einer Veranstaltung zu- oder absagen

Was bedeutet die Viralität meiner einzelnen Seitenbeiträge?

Viralität ist die Anzahl der Personen, die eine Meldung über deinen Seitenbeitrag ausgelöst haben als Prozentsatz der Gesamtzahl der Personen, die den Beitrag gesehen haben.

Worin unterscheiden sich „Impressionen“ und „Reichweite“?

Impressionen messen die Anzahl der Male, die ein Beitrag deiner Seite angezeigt wird, unabhängig davon, ob darauf geklickt wird oder nicht. Es kann vorkommen, dass jemand mehrere Impressionen des gleichen Beitrags sieht. So sieht ein Fan vielleicht eine Seitenaktualisierung einmal in den Neuigkeiten und dann noch einmal, wenn ein Freund sie teilt. Die Reichweite misst die Anzahl der Personen, die Impressionen eines Seitenbeitrags erhalten haben. Die Reichweite kann geringer sein als die Impressionen, da ein Nutzer mehrere Impressionen sehen kann.

Worin unterscheiden sich die organische, bezahlte und die virale Reichweite?

-> Organische Reichweite: Die Anzahl der Personen (Fans und Nicht-Fans), die den Beitrag einmalig in ihren Neuigkeiten, in den Kurzmeldungen oder auf deiner Seite gesehen haben.

-> Bezahlte Reichweite: Die Anzahl der Personen, die den Beitrag einmalig über ein gesponsertes Produkt (Seitenbeitragswerbung oder gesponserte Meldungen) gesehen haben.

-> Virale Reichweite: Die Anzahl der Personen, die den Beitrag einmalig über eine von einem Freund veröffentlichte Meldung gesehen haben. Zu diesen Meldungen zählen „Gefällt mir“-Markierungen, Kommentare, Teilen des Beitrags, Beantworten einer Frage oder Zu-/Absagen zu einer Veranstaltung.

Hier nun die genaue Erläuterung der Werte aus meiner Sicht:

Reach: Reichweite der Beiträge – die Grundlage 

Hierzu nennt Facebook als Definition „Anzahl von Nutzern, die einen Beitrag gesehen haben“. Man könnte also auch hingehen und als KPI einen Anteil der Nutzer definieren, die einen Beitrag gesehen haben, um über die Klassifikation von Themen, Medien und Zeiten die Postings zu optimieren. Das erscheint aber schon im ersten Moment nicht ganz einfach:

• Wie sind Inhalte zu klassifizieren? Ist die Sichtbarkeit von Postings nicht etwa auch von Umweltfaktoren, wie Wetter, der Nachrichichtenlage oder Wettbewerberaktivitäten abhängig?
• Wie kann mit verschiedenen Medientypen umgegangen werden?
• Kann man überhaupt valide testen?
• Sind die Daten, die Facebook zeigt überhaupt richtig?

• Es greifen Accounts auf die Beiträge zu und nicht Nutzer
• Es gibt Nutzer, die Beiträge ausblenden

Die Klassifikation von Beiträgen ist eine Aufgabe der Inhaltsanalyse. Wenn diese gründlich sein soll, muss eine Skala entwickelt werden, mit deren Hilfe die Codierung der Beiträge hinsichtlich der interessierenden Merkmale möglich ist. Die Analyse hinsichtlich der Medientypen wäre prinzipiell einfacher, Facebook gibt das Merkmal jedem Post mit. In der nachfolgenden Abbildung kann man das sehen:

Um dies einfach auswerten zu können, benötigt man die Daten jedoch gesammelt in einem Auswertungs-Werkzeug. Sollten keine APIs oder keine aufbereiteten Daten zur Verfügung stehen, so muss man den manuellen Weg über die Tabellenkalkulation wählen.

A/B-Tests und multivariates Testen möglich?

Die Frage, ob man Facebook einem A/B- oder MV-Test unterziehen kann, wird häufig gestellt. Wenn solche Tests angeboten werden, dann handelt es sich um die Inhalte von Tabs, die getestet werden und nicht um den Erfolg von Meldungen im Stream. Der Grund hierfür ist einfach: Für multivariate Tests (MVT) muss der HTML Code der zu testenden Seite(n) manipuliert werden. Man müsste zum gleichen Zeitpunkt zwei oder mehreren Gruppen der Nutzer verschiedene Inhalte zeigen oder den gleichen Inhalt verschiedenen Nutzergruppen zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Das ist nur möglich, wenn man technisch weitgehenden Zugriff auf die Analyseobjekte hat. Dies ist bei Facebook leider nur begrenzt gegeben, was auch verständlich ist. Der Zugriff über eingebundene Skripten von Test-Tools könnte die Website weitreichend verändern. Diese Einflussnahme erlaubt Facebook nur bei Tabs, die mittels I-Frames bespielt werden. Es gibt also noch keine Möglichkeit im Stream über multivariate Tests zu optimieren.

Testen kann man hingegen Facebook-Ads – also ggf. den bezahlten Traffic-Anteil der Reichweite. Hierzu bietet beispielsweise Boost CTR ein entsprechendes Tool an. So sollte man beispielsweise auch die Sponsored Storys testen können, die im Stream erscheinen (werden). Inwieweit diese Ergebnisse sich auf reguläre Postings übertragen lassen, bleibt offen. Es gibt dazu leider noch keine Erfahrungswerte.

Engaged Users = Eingebundene Nutzer

In der Abbildung ist ein Beitrag mit beinahe allen möglichen Elementen zu sehen. Alles was darin anklickbar ist und angeklickt wird sieht Facebook als Zeichen der Einbindung, des Engagement. Eine genaue Definition findet sich im Product Guide, der nur in englischer Sprache vorliegt:

Video plays: The number of times the playbutton of your video was clicked on.

Photo views: The number of times your photowas viewed in its full size.

Link clicks: The number of time the link includedin your post was clicked on.

Other clicks: The number of clicks on your post that are not counted in other metrics. These clicks can include clicks on people’s names incomments, clicks on the like count, clicks on thetime stamp, etc.

Stories generated: The number of stories that were created from your post. Stories include liking, commenting on or sharing your post, answering a Question or RSVP-ing to an event.

Engaged Users sollten also Accounts sein, die mindestens eine der genannten Aktionen für einen Beitrag ausgelöst haben. Wenn man die Zahl der „Engaged Useres“ mit der Reichweite in Relation setzt, erhält man also den Anteil der Nutzer, die mindestens an einer Stelle mit dem Beitrag interagiert haben.

Wenn man in einer Datenzeile auf die Zahl der Engaged Users klickt, wird eine Abbildung wie die obige angezeigt. Der groß gedruckte Wert ist die Zahl der Eingebundenen User. Wenn man die Maus über die Flächen bewegt, wird die Zahl der Aktionen angezeigt. Im Vorliegenden Beispiel wäre es die aufgerufenen Fotos, andere Klicks – beispielsweise auf die Likes oder Kommentare etc. – sowie Stories, die aus dem Post hervorgegangen sind. Ganz klein ist auch die Zahl der negativen Feedbacks zu sehen – also die Zahl der Nutzer die den Beitrag aus dem News Feed genommen haben oder anderes negatives Feedback gegeben haben. Wie weiter oben beschrieben, kann man diese Zahl auch über das API abrufen, um die Beiträge im Zusammenhang mit allen verfügbaren Zahlen auszuwerten.

Bemerkt werden sollte hier wiederum, dass alle Aktionen gezählt werden, die die Facebook Website als Zielseite haben oder bei denen ein Redirect über die Facebook Website führt. Stellt man als KPI für die Güte eines Beitrags also

Engaged Users / Reach

dann ist der Wert ansich mit größter Wahrscheinlichkeit zu hoch, weil ein größerer Anteil des Engagements also der Reichweite valide gemessen werden kann. Das ist wichtig zu wissen, zum Vergleich des Erfolgs verschiedener Postings nicht wirklich wichtig, da davon auszugehen ist, dass alle Postings in gleichem Maße von dem Fehler betroffen sind.

Talking about This = Personen, die darüber sprechen – Likes & Comments

Eine höhere Stufe der Interaktivität ist „Talking about This“. Wobei „sprechen“ nicht wirklich der richtige Ausdruck in diesem Zusammenhang ist. „Kommunizieren“ würde besser passen. „To communicate“ ist auch auf Englisch länger und passt nicht so gut in Zellen von Excel und in Präsentationen. Dies könnte der Grund dafür sein, dass „Talking“ gewählt wurde. Es geht darum, ob Like angeklickt oder ein Kommentar eingetragen wurde. Wiederum wird auf Beitragsebene die Zahl unterschiedlicher Accounts gemessen.

So wird deutlich, dass Facebook die Messgrößen im Bereich der Interaktivität ausgeweitet hat. Bisher gab es die beiden Größen „Comment“ und „Like“ die jetzt addiert die Größe „Talking about this“ bilden. Hinzu kommt die schon beschriebene Größe „Engagement“ und die Metrik „Virality“, die im folgenden Abschnitt erläutert wird.

Viraliät

Viralität ist häufig ein wichtiges Ziel, das Unternehmen mit ihrem Facebook-Engagement verfolgen. Sie wollen mehr echte Fans. Wenn also Fans nur in einem Beitrag kommunizieren, den nur Fan sehen, die das Unternehmen ohnehin schon hat, so steigert die möglicherweise die Kohäsion der Fans, mehr werden es hierdurch aber nicht. Leiten sie jedoch einen Beitrag weiter, dann besteht immerhin die Möglichkeit, dass der Beitrag von Nutzern gesehen wird, die noch nicht Fan des Unternehmens sind. Es geht also um die „Friends of Fans“. Leider sagt der Wert an dieser Stelle nicht, wie viele Nutzer durch das Teilen potenziell erreicht wurden. Alle Teilungsvorgänge werden addiert, gleich ob öffentlich geteilt wurde, an alle Freunde oder nur eine Person. Bedauerlicherweise habe ich im API auch keine Möglichkeit gefunden, die „Shares“ weiter zu bewerten oder sie gar mit der Zahl potenziell erreichbarer Personen in Zusammenhang zu bringen. Zudem wird mit der angegeben Methode nicht gemessen, wenn Fans einen Beitrag manuell in ein anderes Netzwerk weitergeben – also beispielsweise den Link auf neinen Blog-Beitrag bei Twitter oder Google+ posten.

Facebook hat also drei neue Parameter für die Interaktion mit Beiträgen etc. entwickelt. Ich würde diese jedoch anders bezeichen:

1. Enganged Users: Sich aktiv informierende Nutzer.
2. Talking about this: Kommunikation über einen Beitrag, so dass dies maximal die Fans der Page sehen können.
3. Viral: Weitergabe von Beiträgen über die Fan-Gemeine einer Page hinaus.

Im den weiteren Teilen der Reihe werde ich die noch verbliebenen Werte erläutern und KPIs herleiten und erste Anhaltspunkte für die Bestimmung eines ROI geben. Zum Abschluss wird dann gezeigt, wie man aufgrund der gegebenen Daten die Bespielung der Seiten optimieren kann.

Hier geht es zu Teil 3. Ich habe nochmal die Likes & Unlikes sowie deren Aussagegehalt in den Facebook Insights etwas genauer analysiert.

Quellen:

Neben der zitierten Facebook-Hilfe habe ich den offiziellen Facebook-Guide genutzt. Für den nächsten Teil des Guide bildet ein Blog-Beitrag von Aviansh Kaushik eine wichtige Grundlage.